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基于图像处理的甘蔗茎节识别与定位 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现含有蔗芽的有效蔗种片段机器智能切断,运用图像处理技术对甘蔗茎节进行识别定位。通过背景转换、灰度级变换、中值滤波和自动阈值获取甘蔗的二值化图像;采用阈值和孔洞填充实现甘蔗区域的分割,通过regionprops函数测定该区域的质心、倾角和等效长短轴长度;以分割后的甘蔗图像对二值化图像掩膜,得到含有茎节和干扰信息的图像;对该图像进行旋转,计算每列像素值之和,统计分析最大值所在列,并结合质心、等效长短轴得到茎节上下端点坐标;以倾角的度数进行反向旋转,最终得到茎节位置。试验结果表明:甘蔗茎节识别与定位方法处理速度快,茎节识别率高,左右端的定位误差分别小于0.9 mm和2.4 mm。 相似文献
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研究提出了一种基于机器视觉的病害和裂纹的识别方法。在H分量图中,依据半干枣在病害和非病害区域色调值差异提取病害区域,以提取的病害区域与枣表面积的比作为阈值确定较高的病害面积识别精度,可正确识别的感兴趣病害面积为16.87mm2,占枣投影面积的3.3%。为进一步提高在该病害面积识别精度的正确率,依据已确定的病害面积比阈值,将病害面积比值二值化,结合红枣区域颜色特征值H的均值和均方差,用SVM方法建立枣病害的识别模型,训练集和测试集的识别正确率分别为9 5.7 7%和9 5.7 9%。在I分量图中,对红枣区域进行Otsu’s阈值分割、图像局部属性统计和形态学处理,提取裂纹二值图像,依据裂纹图像不变距方法建立裂纹识别模型,训练集和测试集的识别正确率分别为94.90%和94.55%。 相似文献
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基于可见光机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高皮棉质量和皮棉中异纤的检测精度,提出了一种基于机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法。皮棉经过开松装置被制成薄棉层,检测通道两侧的相机对棉层进行拍摄,并将采集到的棉层及异纤和伪异纤图像保存到工控机,通过图像分块及阈值分割等算法,提取伪异纤目标区域,统计获取区域的数个颜色、形状和纹理特征,基于特征数据,分别使用BP神经网络、一对一有向无环图策略线性核函数支持向量机和径向基核函数支持向量机对两大类棉花杂质进行分类识别。实验结果表明,99.15%的伪异纤目标可被准确识别,径向基核函数支持向量机在棉花异纤和伪异纤分类识别中,总分类正确率为95.60%,能够满足在线检测的要求。 相似文献
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为提高智能甘蔗收获的准确性,降低算法对部署的高算力要求,利用轻量级目标检测算法YOLOv4-tiny相对YOLOv4算法更简化的网络结构、更高的推理速度等优点,提出基于MobileNet和网络瘦身的两种YOLOv4-ting识别算法方案,并比较二者的精度和模型复杂度。其中,基于网络瘦身算法的YOLOv4-tiny在精度较瘦身前(947%)下降0.6%的情况下,模型复杂度下降为原来的1/3,即瘦身后的FLOPs和Params分别为1.1 G和1 789 658。而以MobileNet为Backbone的YOLOv4-tiny在精度下降1.92%的情况下,它的FLOPs和Params为1.29 G、2 600 068,其在精度和模型复杂度上的表现都不如瘦身后的YOLOv4-tiny模型。结果表明:基于网络瘦身算法的YOLOv4-tiny甘蔗茎节识别模型可有效降低模型复杂度,其计算量对嵌入式设备和移动式设备友好。该研究可为智能甘蔗收割机构的开发提供技术参考。 相似文献
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基于机器视觉的苹果识别和形状特征提取 总被引:14,自引:1,他引:14
提出了利用色差R-G和色差比(R-G)/(G-B)相结合的苹果识别方法.在顺光、逆光等不同情况下对拍摄的苹果图像进行了识别,并对识别后的图像进行消除噪声、区域填充等预处理,获得苹果的轮廓图像.针对轮廓图像,采用遗传算法进行形状特征提取.采取多次运行遗传算法,并依次转换目标轮廓点为背景点的方法,处理果实图像邻接、重叠问题.实验结果表明:苹果识别方法在一定程度上消除了阴影、逆光、土壤等影响,识别率达97%.基于遗传算法的形状特征提取方法,可对邻接、重叠图像进行有效分割,快速、准确地实现苹果图像圆心坐标和半径的提取. 相似文献
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提出了利用色差R—G和色差比(R—G)/(G—B)相结合的苹果识别方法。在顺光、逆光等不同情况下对拍摄的苹果图像进行了识别,并对识别后的图像进行消除噪声、区域填充等预处理,获得苹果的轮廓图像。针对轮廓图像,采用遗传算法进行形状特征提取。采取多次运行遗传算法,并依次转换目标轮廓点为背景点的方法,处理果实图像邻接、重叠问题。实验结果表明:苹果识别方法在一定程度上消除了阴影、逆光、土壤等影响,识别率达97%。基于遗传算法的形状特征提取方法,可对邻接、重叠图像进行有效分割,快速、准确地实现苹果图像圆心坐标和半径的提取。 相似文献
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基于机器视觉的自然环境中猕猴桃识别与特征提取 总被引:10,自引:0,他引:10
研究了综合应用果实颜色和形状特征识别自然环境中猕猴桃果实及特征提取的方法.通过对比不同颜色空间,选用R-G色差分量;再采用基于误分割像素的分割评价方法来确定颜色特征nR-G中最佳分割系数n,最终选取0.9R-G颜色特征.利用0tsu法对其进行阈值分割,形态学运算去除掉残余噪声,实现了目标果实区域和背景区域的分割.然后利用Canny算子提取边界,最后对边界图像进行椭圆形Hough变换,逐个识别出目标果实,并提取出果实的形心坐标、长轴端点坐标和长短轴长度等特征信息.对49幅包含110个果实图像进行识别试验,试验结果表明:相互分离果实的识别率为96.9%,邻接果实识别率为92.0%,被枝叶部分遮挡果实识别率为86.6%,重叠的果实识别率为81.6%. 相似文献
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基于颜色特征的油菜害虫机器视觉诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
害虫的准确识别是针对性地施用农药以有效治理虫害的基础,而人工识别的劳动强度大且主观性强。为此,提出了一种利用颜色特征的害虫视觉识别技术。使用GrabCut算法从虫害图像中分割出完整的害虫主体图像并计算其最小外接矩形区域的H/S通道直方图,使用害虫基准图像对其进行直方图反向投影并计算交叉匹配指数。匹配指数和害虫标签共同组成的特征向量用于训练C4.5分类器。计算待检害虫图像的交叉匹配指数,输入分类器即可得到识别结果。实验结果表明:该技术可准确识别菜蝽、菜青虫、猿叶甲、跳甲及蚜虫5种害虫,准确率达到92%。 相似文献
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基于机器视觉的玉米收获机器人路径识别 总被引:2,自引:0,他引:2
我国玉米种植面积和产量都很大,在农业中占有重要的地位,但收获环节耗费的成本惊人。玉米收获机器人能提高作业效率,极大地降低生产成本,具有广阔的应用前景。路径识别能力是机器人环境适应性的一个重要方面,而机器视觉主要用于农业机器人的路径识别。为此,设计了一种基于机器视觉的玉米收获机器人路径识别方法,并进行田间的实时图像处理试验。结果表明:该路径识别方法具有较好的田间适应性和实用性,经过载机结构改进和内部参数优化后能为玉米收获的智能化和信息化提供技术支撑。 相似文献
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幼苗子叶方向的正确识别是瓜科嫁接机实现全程自动化的关键技术之一。该文研究了在自然光照条件下,对白籽南瓜砧木子叶方向特征的识别方法。首先对采集的幼苗图像进行预处理,提取出子叶边界;然后利用区域标记,依次提取目标幼苗子叶边界的最小外接矩形,在外接矩形内对幼苗边界进行椭圆形Hough变换,拟合两片子叶的轮廓曲线;最后依据子叶轮廓的椭圆形数学模型,求取幼苗子叶方向,幼苗生长点位置以及子叶叶片面积等特征信息。对100幅幼苗图像进行识别试验,成功率为85%。该文提出的方法可对嫁接南瓜幼苗的子叶方向特征进行有效的识别,并且通过调整参数,可用于其他幼苗的特征识别研究。 相似文献
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